【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本申請涉及智能電網(wǎng)，特別是涉及一種鏈路預(yù)測方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和產(chǎn)品。
技術(shù)介紹
1、電力系統(tǒng)中的鏈路預(yù)測涉及估計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中兩個節(jié)點之間形成連接的概率。它可以改善電網(wǎng)管理、云計算資源調(diào)度、以及在智能電網(wǎng)中補全知識圖譜。在智能電網(wǎng)研究中，鏈路預(yù)測尤為重要，因為它影響電力系統(tǒng)內(nèi)資源的分配和調(diào)度。
2、傳統(tǒng)的鏈路預(yù)測方法可分為三類：啟發(fā)式方法、潛在特征方法和基于內(nèi)容的方法。啟發(fā)式方法基于一些啟發(fā)式規(guī)則計算節(jié)點相似度得分。潛在特征方法涉及對網(wǎng)絡(luò)的矩陣表示進行分解，以學(xué)習(xí)低維節(jié)點嵌入。然而，在編碼過程中，無論是在局部還是全局范圍內(nèi)，單靠鄰接矩陣進行特征提取會面臨捕捉受多樣化鄰域因素影響的節(jié)點特征的困難，進而降低了電力系統(tǒng)的鏈路預(yù)測過程的效率和鏈路預(yù)測結(jié)果的準確性。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種鏈路預(yù)測方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和產(chǎn)品，能夠提高電力系統(tǒng)的鏈路預(yù)測過程的效率和鏈路預(yù)測結(jié)果的準確性。
2、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N鏈路預(yù)測方法，包括：
3、獲取目標電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在當前時段的目標特征信息；其中，每一網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的目標特征信息包括所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的節(jié)點屬性信息和鏈路連接信息；
4、基于網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測模型，根據(jù)各所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的所述目標特征信息，確定未來時段各所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的鏈路連接信息；
5、其中，所述網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測模型根據(jù)各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在參考時段的歷史特征信息和對比時段各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點
6、在其中一個實施例中，所述網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測模型包括注意力網(wǎng)絡(luò)和編碼網(wǎng)絡(luò)；
7、所述基于網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測模型，根據(jù)各所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的所述目標特征信息，確定未來時段各所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的鏈路連接信息，包括：
8、基于所述注意力網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)各所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在所述當前時段的鏈路連接信息，確定相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的注意力特征；
9、基于所述編碼網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)各所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在所述當前時段的節(jié)點屬性信息，以及相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的注意力特征，確定未來時段各所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的鏈路連接信息。
10、在其中一個實施例中，所述根據(jù)各所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在所述當前時段的鏈路連接信息，確定相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的注意力特征，包括：
11、根據(jù)各所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在所述當前時段的鏈路連接信息，確定所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的相關(guān)性信息；
12、針對任一相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，根據(jù)所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的相關(guān)性信息，確定所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的共同鄰居節(jié)點；
13、基于余弦相似度函數(shù)，根據(jù)所述共同鄰居節(jié)點的節(jié)點屬性信息和所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的相關(guān)性信息，確定所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的注意力特征。
14、在其中一個實施例中，所述基于余弦相似度函數(shù)，根據(jù)所述共同鄰居節(jié)點的節(jié)點屬性信息和所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的相關(guān)性信息，確定所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的注意力特征，包括：
15、根據(jù)所述共同鄰居節(jié)點的節(jié)點特征信息，確定所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的共同鄰居值；
16、根據(jù)所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的共同鄰居值和相關(guān)性信息，確定所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的鄰居特征；
17、基于余弦相似度函數(shù)，根據(jù)所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的鄰居特征，確定所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的注意力特征。
18、在其中一個實施例中，所述基于余弦相似度函數(shù)，根據(jù)所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的鄰居特征，確定所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的注意力特征，包括：
19、基于余弦相似度函數(shù)，根據(jù)所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的鄰居特征，確定所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的余弦相似度；
20、基于預(yù)設(shè)指數(shù)函數(shù)，根據(jù)所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的余弦相似度，確定所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的注意力系數(shù)；
21、基于激活函數(shù)，根據(jù)所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的注意力系數(shù)，確定所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的注意力特征。
22、在其中一個實施例中，所述網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測模型通過以下方式構(gòu)建：
23、獲取樣本數(shù)據(jù)；其中，所述樣本數(shù)據(jù)包括目標電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在參考時段的歷史特征信息，以及對比時段內(nèi)目標電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的鏈路連接信息；
24、根據(jù)所述歷史特征信息，構(gòu)建所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖的鄰接矩陣；
25、將所述樣本數(shù)據(jù)中的歷史特征信息輸入至初始的網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測模型中，得到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的預(yù)測連接信息；
26、基于余弦相似度函數(shù)，根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的預(yù)測連接信息，以及所述樣本數(shù)據(jù)中網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的鏈路連接信息之間的均方誤差，構(gòu)建第一損失函數(shù)；
27、基于預(yù)設(shè)對數(shù)函數(shù)，根據(jù)所述鄰接矩陣，構(gòu)建第二損失函數(shù)；
28、根據(jù)所述第一損失函數(shù)和所述第二損失函數(shù)之間的和，構(gòu)建目標損失函數(shù)；
29、采用所述目標損失函數(shù)，對初始的網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測模型進行訓(xùn)練，得到網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測模型。
30、第二方面，本申請還提供了一種鏈路預(yù)測裝置，包括：
31、信息獲取模塊，用于獲取目標電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在當前時段的目標特征信息；其中，每一網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的目標特征信息包括所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的節(jié)點屬性信息和鏈路連接信息；
32、鏈路預(yù)測模塊，用于基于網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測模型，根據(jù)各所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的所述目標特征信息，確定未來時段各所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的鏈路連接信息；
33、其中，所述網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測模型根據(jù)各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在參考時段的歷史特征信息和對比時段各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的鏈路連接信息，對雙階圖注意力自編碼器進行訓(xùn)練得到的；其中，所述對比時段為所述參考時段之后的時段。
34、第三方面，本申請還提供了一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)以下步驟：
35、獲取目標電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在當前時段的目標特征信息；其中，每一網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的目標特征信息包括所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的節(jié)點屬性信息和鏈路連接信息；
36、基于網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測模型，根據(jù)各所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的所述目標特征信息，確定未來時段各所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的鏈路連接信息；
37、其中，所述網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測模型根據(jù)各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在參考時段的歷史特征信息和對比時段各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的鏈路連接信息，對雙階圖注意力自編碼器進行訓(xùn)練得到的；其中，所述對比時段為所述參考時段之后的時段。
38、第四方面，本申請還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)以下步驟：
39、獲取目標電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在當前時段的目標特征信息；其中，每一網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的目標特征信息包括所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的節(jié)點屬性信息和鏈路連接信息；...
【技術(shù)保護點】
1.一種鏈路預(yù)測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測模型包括注意力網(wǎng)絡(luò)和編碼網(wǎng)絡(luò)；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在所述當前時段的鏈路連接信息，確定相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的注意力特征，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于余弦相似度函數(shù)，根據(jù)所述共同鄰居節(jié)點的節(jié)點屬性信息和所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的相關(guān)性信息，確定所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的注意力特征，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于余弦相似度函數(shù)，根據(jù)所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的鄰居特征，確定所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的注意力特征，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測模型通過以下方式構(gòu)建：
7.一種鏈路預(yù)測裝置，其特征在于，所述裝置包括：
8.一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1至6中任一項所述的方法的步驟
9.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。
10.一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種鏈路預(yù)測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測模型包括注意力網(wǎng)絡(luò)和編碼網(wǎng)絡(luò)；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在所述當前時段的鏈路連接信息，確定相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的注意力特征，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于余弦相似度函數(shù)，根據(jù)所述共同鄰居節(jié)點的節(jié)點屬性信息和所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的相關(guān)性信息，確定所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的注意力特征，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于余弦相似度函數(shù)，根據(jù)所述相鄰兩個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的鄰居特征，確定所述相鄰兩個網(wǎng)...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張偉，王武，張育輝，楊軍，
申請(專利權(quán))人：南方電網(wǎng)數(shù)字電網(wǎng)研究院股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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